트리 마이닝에 기반한 대규모 XML 스키마 매칭의 향상 기법
Improved Approach of Large Scale XML Schema Matching Method based on Tree Mining
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초록
빅 데이터 마이닝은 대용량의 데이터 집합에서 유사한 패턴을 찾아내기 위한 방법이다. 트리 마이닝 접근방식은 데이터가 계층구조를 이루는 데이터 마이닝의 변형이다. 트리 마이닝 접근방식은 본질적으로 트리 구조인 XML 스키마에 더 적합하다. 최근에, 스키마 매칭 방법으로 트리 마이닝이 사용되고 있다. 데이터 마이닝이 주어진 다량의 데이터에서 빈발한 패턴 발견을 중심으로 삼는 것과 유사하게 스키마 매칭은 스키마 집합 중에서 유사한 개념을 찾으려고 시도한다. 대부분의 스키마 매칭 연구는 유사도 값들을 단순히 계산하여 매칭을 선택하기 때문에 낮은 정확률로 인하여 시스템 통합을 위한 스키마 매핑에 적합하지 않다. 이 논문에서는 대형 XML 스키마의 매칭 문제에 대한 해결책으로 트리 마이닝 접근방법을 제안한다. 제안된 접근방법은 스키마 매칭 성능을 개선하고 기존의 매칭 툴과 비교하여 매치하는데 더 나은 성능을 제공한다.
Abstract
Data Mining is the method for finding similar patterns in large data sets. Tree Mining approach is a variation of Data Mining, in which data is considered to process a hierarchical structures. Tree Mining approach shows more affinity to XML schemas, which are intrinsically tree structures. Very recently, Tree Mining has been used as Schema matching method. Tree Mining is to find sub-tree patterns that are frequent in the given set of trees, which is similar to Schema matching activity that trees to find similar concepts among a set of schemas abstracted as trees. The accuracy in Schema matching studies is low since the studies use the similarity in between attributes. So the studies are not suitable for the Schema matching such as system integration. In this paper, we propose an Tree Mining approach as a solution for very large Schema matching problem. The propose Method improves the performance of XML Schema matching. The propose approach offers a better quality of matches in comparison to other existing matching tools.
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